字节跳动发布文生图开放模型 SDXL-Lightning，生成速度提升十倍

字节跳动发布文生图开放模型 SDXL-Lightning，生成速度提升十倍 字节跳动发布了文生图开放模型 SDXL-Lightning。据悉，该模型能够在极短的时间内生成高质量和高分辨率的图像，是目前最快的文生图模型之一。 目前，文生图领域的主流模型都采用了扩散过程的生成技术，即通过多次迭代，将噪声逐渐转化为图像。这种技术虽然能够生成逼真的图像，但是也存在着计算资源消耗大、生成速度慢的缺点。生成一张高质量图像，大约需要 5 秒。 字节跳动的 SDXL-Lightning 模型则采用了一种渐进式对抗蒸馏的技术，实现前所未有的生成速度，该模型能够在 2 步或 4 步内生成极高质量和分辨率的图像，将生成速度加快十倍，是 1024 分辨率下速度最快的文生图模型，计算成本则降低为十分之一。 该模型已经在 AI 开源社区 Hugging Face 上公开，跻身模型趋势榜，同时也成为上的热门模型。来源 ， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

字节跳动发布了文生图开放模型 SDXL-Lightning。据悉，该模型能够在极短的时间内生成高质量和高分辨率的图像，是目前最快

字节跳动发布了文生图开放模型 SDXL-Lightning。据悉，该模型能够在极短的时间内生成高质量和高分辨率的图像，是目前最快的文生图模型之一。 文生图技术虽然能够生成逼真的图像，但是也存在着计算资源消耗大、生成速度慢的缺点。生成一张高质量图像，大约需要 5 秒。 SDXL-Lightning 模型则采用了一种渐进式对抗蒸馏的技术，实现前所未有的生成速度，该模型能够在 2 步或 4 步内生成极高质量和分辨率的图像，将生成速度加快十倍，是 1024 分辨率下速度最快的文生图模型，计算成本则降低为十分之一。 字节跳动智能创作团队称，该模型是基于字节跳动之前开源的文生图模型 SDXL 的改进版本，与开放模型社区的其他工具和插件兼容，SDXL-Lightning 可以作为增速插件无缝整合到卡通、动漫等多样风格的 SDXL 模型中，并支持当前流行的控制插件 ControlNet、生成软件 ComfyUI，方便开发者、研究人员和创意从业者结合使用这些工具，助力整个行业的创新和协作。 在线体验： GitHub： Hugging Face： via 匿名 标签: #字节跳动 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

字节发布了一个用类似 SDXL Turbo 的模型SDXL-Lightning，只需几步即可生成高质量的 1024px 图像。

字节发布了一个用类似 SDXL Turbo 的模型SDXL-Lightning，只需几步即可生成高质量的 1024px 图像。 包括了 unet 模型和 Lora 模型都已经发布，Lora 模型可以用在其他 SDXL 模型上。感兴趣可以试试。 模型下载：

昨天除了字节的 SDXL-Lightning之外，开源社区的DreamShaper XL也发布了Lightning模型。

昨天除了字节的 SDXL-Lightning之外，开源社区的DreamShaper XL也发布了Lightning模型。 这个模型生成的图片质量非常高，提示词响应也不错，比字节的强很多。 也是只需要 4 步就能生成图片，推荐的采样器是DMP++ SED Karras，CFG 值为 2。 模型下载：

妈的 给字节道歉，下午SDXL-Lightning的 Unet 模型我用的时候参数搞错了。

妈的 给字节道歉，下午SDXL-Lightning的 Unet 模型我用的时候参数搞错了。 重新下了 CKPT 试了一下跟DreamShaper XL比差的不多，细节没有DreamShaper XL丰富，涂抹感比较重。 下面是具体的对比图片。

腾讯混元文生图模型开源 采用Sora同架构

腾讯混元文生图模型开源 采用Sora同架构 5月14日，腾讯宣布旗下混元文生图模型升级并开源，参数量15亿，目前已在平台及上发布，包含模型权重、推理代码、模型算法等完整模型，企业与个人开发者可免费商用。该模型支持文生图功能且可作为视频等多模态视觉生成的基础。随着腾讯混元文生图大模型入局，采用 DiT 架构的大模型玩家再增一名。OpenAI 的视频生成模型 Sora 也采用 DiT 架构。腾讯方面介绍，混元文生图大模型是业内首个中文原生的 DiT 架构文生图模型，综合指标在文生图算法中排名第三。